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微軟為麻煩的Windows 10更新準備了基於機器學習的解決方案



有問題的Windows 10更新過程並不是什麼新鮮事物,並且用戶多年來一直在抱怨這種情況。 當下一個功能更新發布給公眾時,各種大小的錯誤可能會再次爆發。但是微軟正在醞釀一種新的AI / ML策略,可以減少對此問題的干擾。 如果您正在積極關注Windows 10的開發​​,則可能已經註意到Microsoft在最近一段時間內已對更新測試進行了重大更改。

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以前,這家技術巨頭依靠大量測試人員在真實硬件上測試Windows 10功能更新,但現在,該技術巨頭已轉向基於機器學習的測試。

微軟現在正在考慮採用一種新的AI / ML模型來在更多的硬件,軟件和驅動程序組合上測試流行的驅動程序,這可以大大減少由新的或現有的驅動程序問題引起的Windows 10更新。

此外,匹配學習還將使Microsoft能夠在啟動功能更新之前發現驅動程序問題,這將通過基於機器學習和人工智能在測試矩陣中添加更多硬件組合來實現。 換句話說,Microsoft將在啟動功能更新之前在更多硬件和驅動程序組合上測試驅動程序更新,以評估其質量。

機器學習模型在具有不同驅動程序,軟件和硬件配置的PC上進行了培訓,以區分驅動程序更新後的好壞體驗。 它用於確定發行質量,但是Microsoft計劃添加更多的硬件/驅動程序/將軟件組合添加到新的驅動程序測試矩陣中。

根據其ML / AI模型的結果以及增加的硬件組合,Microsoft將在發布功能更新之前重點介紹Windows 10驅動程序的潛在問題。